import pandas as pd

# 使用 mean、min、max、std 等方法对数据集进行各种运算，最后对数据集进行排序操作
class_ = pd.DataFrame(
    {
        'age': [18, 17, 18],
        'score': [89, 78, 80],
        'sex': ['man', 'woman', 'man'],
        'sno': ['1001', '1002', '1003'],
        'name': ['zs', 'ls', 'ww']
    },
    index=['zs', 'ls', 'ww']
)
print(class_)
ages = class_['age']
print()
print('计算age列的平均值：', ages.mean())
print('计算score的最小值：', class_['score'].min())
print('计算score的最大值:', class_['score'].max())
print('计算score的标准差：', class_['score'].std)
print('根据score倒叙进行排序：', class_['score'].sort_values(ascending=False))

# Series 的条件过滤
print('筛选score大于平均值的数:', class_['score'][class_['score'] > class_['score'].mean()])
# DataFrame 对象指定条件来过滤数据 ,与Series的类似，只是外层不一样
print('筛选score大于平均值的信息:')
print(class_[class_['score'] > class_['score'].mean()])
print('筛选score大于平均值的name、age、score信息')
print(class_[class_['score'] > class_['score'].mean()].loc[:, ['name', 'age', 'score']])
